投稿者 global-ai-media 
消費者の行動が「検索（ググる）」から「AIへの問いかけ」へとシフトする中、企業情報がAIによってどのように参照・提示されるかが新たな競争軸になりつつあります。本記事では、従来のSEO（検索エンジン最適化）とは異なる、生成AI時代の情報の「見せ方」と信頼性確保のアプローチについて解説します。
「検索順位」から「回答の引用」へのパラダイムシフト
これまで企業のWebマーケティングといえば、Google検索でいかに上位表示させるか（SEO）が主戦場でした。しかし、ChatGPTやGemini、そして検索特化型AIであるPerplexityの台頭により、ユーザーはリンクのリストではなく「要約された回答」を求めるようになっています。
元記事では「新興ビジネスがいかにしてLLM（大規模言語モデル）に見つけてもらうか」という視点が語られていますが、これはスタートアップに限らず、すべての日本企業にとって重要な課題です。AIがユーザーの質問に対し、「この分野ならA社とB社のサービスが優れています」と回答するかどうかは、今後のブランド認知に直結します。この新しい最適化の概念は、一部でGEO（Generative Engine Optimization）とも呼ばれ始めています。
AIは「安全で一貫性のある情報」を好む
LLMが特定の企業や製品を回答に含める際、単に「Web上に情報があるか」だけでなく、「参照しても安全か（信頼できるか）」という判断が働いています。特にハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを抱えるAIモデルにとって、情報源の信頼性は極めて重要です。
日本企業の実務において意識すべきは、デジタル空間における情報の「一貫性」です。公式サイト、プレスリリース、第三者のレビューサイト、SNSでの記述が矛盾していると、AIは情報の確度を低く見積もる、あるいは「参照しない」という判断を下す可能性があります。特に日本企業は組織構造が複雑で、部署ごとに異なる製品説明を発信してしまうケースが見受けられますが、これはAI時代のブランド戦略としてはマイナスに作用します。
AIに認識されるための実務的アプローチ
では、具体的にどのような対策が考えられるでしょうか。小手先のテクニックよりも、Webの標準技術と広報戦略の基本に立ち返ることが有効です。
- 構造化データ（Schema Markup）の徹底： Webサイト上の情報をAIやクローラーが機械的に理解しやすい形式で記述することです。Google検索向けにも重要でしたが、LLMが正確なエンティティ（企業名や製品スペックなど）を抽出するためにはさらに重要度が増しています。
- デジタルフットプリントの拡大： 自社サイトだけでなく、信頼性の高い外部メディア（ニュースサイトや業界専門誌）での言及（サイテーション）を増やすことです。日本ではPR TIMESなどのプレスリリース配信が活発ですが、単なる発表に留めず、第三者視点での記事化を促す広報活動がAIの学習ソースとしての重みを増します。
- 明確なコンテキストの提示： 「何でもできます」という曖昧な訴求よりも、「製造業向けの在庫管理SaaS」のように、具体的かつニッチな文脈を明記することで、AIが特定の質問に対して貴社を推奨する確率が高まります。
ブラックボックス化するリスクと限界
一方で、過度な期待は禁物です。リスティング広告のように「費用を払えば必ず表示される」という枠組みは、現状の主要なLLMには存在しません（一部で広告モデルの模索は始まっていますが）。
また、AIが学習データや検索結果（RAG：検索拡張生成）をもとに回答を生成する際、競合他社の情報と混同したり、古い価格情報を提示したりするリスクは依然として残ります。SEOと同様、アルゴリズムはブラックボックスであり、完全にコントロールすることは不可能です。「AIにこう表示させる」ことを目的にするのではなく、あくまで「正しい情報をAIが読み取りやすい形で置いておく」というスタンスが健全です。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、日本の法規制や商習慣を踏まえた実務への示唆を整理します。
- 「AIレディ」な情報発信への転換： PDF中心の日本的な情報公開は、AIによる解析精度を下げる要因になります。重要な製品仕様や約款などは、可能な限りHTMLテキストや構造化データとして公開し、AIが「読みやすい」環境を整えることが、間接的なマーケティングになります。
- ブランドモニタリングの対象拡大： 従来のエゴサーチに加え、「自社ブランドについてChatGPTに聞いてみる」という定点観測が必要です。もし誤った情報が出力される場合は、公式サイトの情報を修正・強調し、Web上の情報を最新化するサイクルを回す必要があります。
- ガバナンスと攻めのバランス： 生成AIへの自社情報の露出は、時に予期せぬ文脈で語られるリスクを伴います。しかし、リスクを恐れて情報をクローズドにしすぎれば、AIという新たな顧客接点を競合に明け渡すことになります。コンプライアンス部門と連携しつつ、公開情報の正確性と透明性を高めることが、結果としてAI時代のリスクヘッジにつながります。